大鱼际掌纹图像特征提取方法研究

为了更客观更准确的判断出患者的大鱼际掌纹的级数,可以采用图像处理技术对大鱼际掌纹进行预处理、特征提取和分类,以实现大鱼际掌纹的量化与客观识别.文中提出一种基于改进的二维主成分分析技术（2DPCA）再结合Gabor滤波的特征提取方法.以定位分割并经增强处理的大鱼际掌纹图像为基础,获得图像的特征矩阵,作为下一步量化分级的特征输入量.仿真实验结果表明该方法是适用有效的.     

大鱼际掌纹图像滤波方法

大鱼际掌纹图像在采集的过程中会引入噪声.要求寻找一种既能很好地去噪,又能增强纹线信息的滤波方法.文中给出了脉冲耦合神经网络（PCNN）滤波和中介滤波的算法原理和具体实现方法,并根据其原理分析,指出2 种滤波方法可满足以上要求.从仿真实验结果看到：中介滤波方法处理的图像比其他方法更为清晰,并且能更好地保护图像细节;另外,峰值信噪比客观的度量数据也证明了2 种方法的有效性.     

基于小波的多尺度边缘检测在遥感图像处理中的应用

本文引入小波多尺度边缘检测,将小波的尺度因子与不同方向的梯度联系起来在梯度大的方向(垂直边缘方向)采用小尺度的因子,突出细节.在梯度小的方向(沿着边缘方向)采用大尺度因子,可提高信噪比.试验结果表明:该算法具有很好的边缘细节的保持性,较常见的P-M模型滤波方法算法效果有明显优势.     

一种新的图像边缘检测方法

针对基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法提取的边缘只是具有有限方向的问题,该文提出使用具有抛物线型尺度和足够方向消失矩的Contourlet变换来更有效地表示自然图像中的奇异曲线。Contourlet子带比小波子带具有更强的方向性,在其子带上检测系数模极大值,运算复杂度更低。实验结果表明,与基于小波模极大值的图像边缘检测方法相比,该文算法有较低的计算复杂度,所提取的边缘更加逼近图像真实边缘。     

改进的基于小波变换的图像边缘检测方法的研究

本文介绍一种基于小波变换模极大值进行图像边缘检测的方法。对图像进行二维小波变换,其梯度模值反映了图像的边缘,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点。本文采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,与传统边缘检测方法相比,可以得到更好的边缘检测效果。     

海空背景下红外小目标检测算法

研究海空复杂背景下红外图像小目标检测问题,针对海空背景下远距离小目标总是出现在水天线附近的特点,通过小波多尺度分析边缘检测算法检测水天线,确定出目标潜在区域,再进行精细目标搜索,从而提出了一种由粗到精的小目标检测算法。实验结果表明,对一般噪声条件下得到的红外目标图像,该方法能准确地检测、定位小目标,单帧检测准确率达96%以上并具有单帧检测率高、实现速度快的特点。     

基于边缘的小波图像融合算法

提出一种基于边缘的小波图像融合算法,针对小波分解的不同频率域,分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则。采用小波系数局部模极大和定义的局部信号强度比相结合的方法融合高频系数;对低频系数采用一种基于边缘的方法,在两幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留。实验结果表明:采用此融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。     

基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法

本文提出了一种基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法。该方法对原始图像分别采用小波变换、“Sobel”算子和“Log”算子三种方法提取边缘,再将三种算法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。仿真实验结果表明,该方案所得到的边缘优于单独采用“Sobel”或“Log”算子所获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取算法。     

非降采样Contourlet图像边缘检测算法

介绍了非降采样Contoudet变换(NSCT)的结构特点与系数分布特性,并提出了基于NSCT的图像边缘检测算法,实现了对图像高频边缘的有效去噪和提取.该方法具有多向选择性、高低频信息并行检测、信息利用率高、两类边缘相互补偿修正精确定位及抗噪声干扰能力强等特点.通过仿真实验并与Prewitt、Sobel、Canny及多尺度小波边缘检测算法进行比较,验证了该方法的有效性和优越性.     

一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法

针对含噪声图像在边缘定位、噪声抑止、弱边缘保留及边缘细节的视觉感知等方面难以兼顾的具体情况,提出了一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法。首先,讨论了基于小波变换模极大值的图像边缘检测法;结合数学形态学基本运算与信息熵理论,提出了改进的灰值数学形态学图像边缘检测法,并分析了其基本原理。然后,结合两种方法的优点,采用叠加运算进行图像融合最终检测到的图像边缘连续完整。最后,与传统边缘检测法、小波变换模极大值法、改进的灰值数学形态学法进行了实验对比,结果表明,本文算法优质系数最大,所花时间最少。     

基于多尺度边缘检测的小波包去噪方法

文章提出一种将小波变换模极大值(WTMM)多尺度边缘检测与小波包去噪算法结合起来的图像去噪方法。仿真结果表明,该方法不但对噪声的抑制能力强,而且可以很好地保留图像的边缘信息。     

反对称双正交小波应用于多尺度边缘提取的研究

本文对反对称双正交小波所具有的多尺度边缘提取能力进行了理论分析，提出了一种反对称双正交小波变换域内的多尺度边缘提取算法，并通过实验进行了验证。该结果为在基于小波变换的压缩数据域内利用边缘信息实现图像检索提供了依据。     

激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对激光主动成像图像特点,分析了双数复值小波变换的优点和Canny算子存在的不足,提出了一种基于双数复值小波变换和Canny算子相结合的边缘检测算法.首先对激光主动成像图像进行双数复值小波变换得到小波系数序列,再对小波系数进行滤波,最后运用Canny三条检测规则逐层检测图像边缘.通过对实际激光主动图像进行边缘检测实验,结合视觉效果和可匹配性指标,可以看出本文的算法具有图像边缘细节保护好、检测结果可匹配性强等优点.     

小波变换在图像边缘检测中的应用

目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。     

基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法

针对红外热像仪采集的图像边缘信息模糊,图像显示多样性,边缘信息难提取的特点,提出了一种基于Sobel算子梯度相乘的边缘提取算法.该算法首先对红外热像仪图像进行待识别目标的高温区域提取,然后分别利用增加了6个方向模板的Sobel算子和Roberts算子对图像进行边缘提取,再将得到的两幅梯度幅值图像进行梯度相乘,最终得到边缘提取图像.最后,用MATLAB对图像进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够快速有效地提取红外热像仪图像的边缘,弥补Sobel算子的不足及提高了Sobel算子边缘检测的性能,计算简单,具有良好的检测精度,而且得到的边缘较细,极大的改善了图像边缘提取的效果.     

超空泡图像的自适应多尺度小波边缘检测

针对水下高速射弹试验获取的超空泡图像中夹杂较多噪声,而传统边缘检测算法在自动边缘检测中抑制噪声效果差的问题。文中采用自适应多尺度小波边缘检测,对超空泡图像进行边缘检测。算法中首先对图像进行多尺度下的小波变换和相邻尺度间的梯度增强,再采用K均值聚类进行边缘的自动检测,得到不同尺度下的边缘,根据小波基的不同选择对应的多尺度融合方法进行多尺度融合,得到最终的边缘图像。实验表明,文中算法相比传统边缘检测算法,有效地抑制了图像中噪声,得到了更完整的边缘信息。     

基于B样条小波多尺度积图像边缘提取技术

结合了B样条函数良好的逼近特性以及多尺度积算法的抗噪性能,来达到图像边缘检测的最佳效果。首先通过选择合适的小波滤波器对信号进行小波变换,之后通过相邻尺度的小波变换相乘得到尺度积,以检测出图像的模极大值,最后通过阈值滤掉伪边缘,得到图像的边缘信息。实验表明,该算法相比其他传统检测算子能有效地抑制图像噪声,并且图像边缘和细节信息的失真量小。     

一种新的热红外影像边缘检测方法

针对热红外影像中感兴趣温度区边缘信息模糊、对比度弱、影像存在噪声,传统的边缘检测方法难以实现边缘提取的问题,同时考虑到热红外影像边缘的不确定性,提出了一种将多层次梯形模糊增强、模糊C均值聚类以及与Sobel算子相结合的边缘检测方法。该方法首先对热红外影像进行多层次梯形模糊增强,接着运用模糊C均值聚类方法对影像中感兴趣温度目标区进行聚类,提取出目标物体,最后利用Sobel算子对目标物体进行边缘检测。基于MATLAB进行仿真模拟,实验结果表明,该方法具有较高的检测精度,既能检测出模糊影像的边缘,又能提取出传统算法所不能检测出的细节信息,边缘较细,计算量小,获得了比较理想的检测效果。